检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2022年第14期38卷 43-50,F0003页

作者：朱学岩张新伟才嘉伟郑一力顾梦梦陈锋军北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 国家林业局林业装备与自动化国家重点实验室北京100083 智慧林业研究中心北京100083 德州农工大学园艺系卡城77843

自动、准确且快速地统计苗木数量是实现苗圃高效管理的重要基础。针对现有苗木计数方法准确率较低且无法准确统计粘连苗木等问题,该研究提出了一种基于贝叶斯CSRNet模型的云杉计数模型。该模型以对粘连苗木具有良好稳定性的CSRNet模型... 详细信息

自动、准确且快速地统计苗木数量是实现苗圃高效管理的重要基础。针对现有苗木计数方法准确率较低且无法准确统计粘连苗木等问题,该研究提出了一种基于贝叶斯CSRNet模型的云杉计数模型。该模型以对粘连苗木具有良好稳定性的CSRNet模型为基础,引入贝叶斯损失函数,以人工标注的点标签数据作为监督信号。以1176幅云杉图像训练贝叶斯CSRNet模型,并通过166幅测试集云杉图像进行测试。结果表明,贝叶斯CSRNet模型可以准确、快速地统计无人机航拍图像内的云杉,对测试集图像内云杉的平均计数准确率(Mean Counting Accuracy,MCA)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方误差(Mean Square Error,MSE)分别为99.19%、1.42和2.80。单幅云杉图像耗时仅为248 ms,模型大小为62 Mb。对比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型和贝叶斯CSRNet模型对166幅测试集云杉图像的计数结果,贝叶斯CSRNet模型的MCA分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型高3.43%、1.44%和1.13%;MAE分别低6.8、2.9和1.67;MSE分别低101.74、23.48和8.57。在MCT(Mean Counting Time)和MS(Model Sizel)两项指标上,贝叶斯CSRNet模型与CSRNet模型相同且优于YOLOv3模型和改进YOLOv3模型。贝叶斯CSRNet模型可实现无人机航拍图像内苗木数量的自动、准确、快速统计,为苗木库存智能盘点提供参考。

关键词：无人机模型苗木计数贝叶斯CSRNet CSRNet 粘连苗木云杉

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基于层级和全局特征结合的蛋白质序列EC编号预测

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遗传 2024年第8期46卷 661-670页

作者：杨帆韩巧玲赵文迪赵玥北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 北京林业大学智慧林业研究中心北京100083

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number... 详细信息

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number prediction network using hierarchical features and global features,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征,并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征,之后结合两种特征信息的预测结果,采用多任务学习框架,实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明,ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳,宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征,快速准确预测蛋白质序列EC编号,比当前常用方法预测精确度更高,能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。

关键词：酶功能预测蛋白质序列深度学习层级多标签分类全局特征

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基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

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农业工程学报 2021年第17期37卷 90-96页

作者：韩巧玲周希博宋润泽赵玥北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100091

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network... 详细信息

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。

关键词：土壤图像处理 CT图像超分辨率重建深度学习生成式对抗网络

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基于海棠茎干含水率的智能灌溉控制策略研究

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农业机械学报 2020年第7期51卷 323-331页

作者：赵燕东郑焱周海洋林剑辉张鑫于福满北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 天津创世生态景观建设股份有限公司天津300110

茎干含水率的动态变化是研究植物体水分和生长状况的重要指标,准确判断活立木水分亏缺是人工林抚育和城市园林绿化中灌溉策略制定的重要科学依据。以海棠树为研究对象,以茎干含水率为研究参数,通过干旱胁迫试验探究茎干含水率变化与海... 详细信息

茎干含水率的动态变化是研究植物体水分和生长状况的重要指标,准确判断活立木水分亏缺是人工林抚育和城市园林绿化中灌溉策略制定的重要科学依据。以海棠树为研究对象,以茎干含水率为研究参数,通过干旱胁迫试验探究茎干含水率变化与海棠树生理需水的关系。提出以海棠茎干含水率43%和茎干含水率下降值不超过12%为下限指标、土壤含水率33%为上限指标的灌溉控制策略,依据此策略设计了一套智能灌溉控制系统,并通过该系统验证了所提出灌溉策略的有效性与可行性。

关键词：海棠茎干含水率灌溉指标灌溉控制策略

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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割

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农业工程学报 2019年第2期35卷 128-133页

作者：韩巧玲赵玥赵燕东刘克雄庞曼北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 定州市绿谷农业科技发展有限公司定州073006

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图... 详细信息

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。

关键词：土壤图像分割全卷积网络土壤孔隙深度学习

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基于潜热效应的活立木冻融检测传感器设计与实验

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农业机械学报 2020年第3期51卷 223-231页

作者：田昊高超赵玥郑焱赵燕东北京林业大学工学院北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

针对植物冻融过程中植物水分生理信息(植物水冰含量)难以实时、在线、连续监测及冻融难以准确判断的问题,设计了一种基于潜热效应的活立木冻融检测传感器。通过检测植物冻融过程中潜热释放引起的温度变化对茎干是否冻融进行有效判断,在... 详细信息

针对植物冻融过程中植物水分生理信息(植物水冰含量)难以实时、在线、连续监测及冻融难以准确判断的问题,设计了一种基于潜热效应的活立木冻融检测传感器。通过检测植物冻融过程中潜热释放引起的温度变化对茎干是否冻融进行有效判断,在准确检测冻融点的基础上,根据茎干体积含水率变化计算冻融过程中的茎干体积含冰量及径向冻融深度,同时设计环式弹片探头消除固定式探头对茎干压迫形成的凹槽。标定结果表明,传感器测量结果与真值拟合决定系数超过0.99。静动态特性分析表明,传感器体积含水率和温度测量范围分别为0~68.67%、-30~80℃,动态响应时间小于2 s。室内冻融模拟实验及室外长期冻融监测表明,传感器能够有效检测植物冻融过程中茎干水分生理参数的变化,可以作为植物冻融的有效监测手段。

关键词：潜热效应静动态特性活立木冻融检测茎干体积含水率茎干体积含冰量径向冻融深度

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基于无人机航拍图像与改进IntegrateNet的稠密云杉计数

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农业工程学报 2023年第18期39卷 74-81页

作者：才嘉伟陈锋军朱学岩彭小丹林剑辉顾梦梦北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 科罗拉多州立大学园艺与景观建筑系柯林斯堡80523

苗木数量统计和库存管理对于大型苗圃经营和管理十分重要。该研究针对种植稠密的云杉地块,以无人机航拍云杉图像为对象,提出一种改进IntegrateNet模型,实现稠密云杉的准确计数。选择对稠密目标识别性能好的IntegrateNet为基础模型,根据... 详细信息

苗木数量统计和库存管理对于大型苗圃经营和管理十分重要。该研究针对种植稠密的云杉地块,以无人机航拍云杉图像为对象,提出一种改进IntegrateNet模型,实现稠密云杉的准确计数。选择对稠密目标识别性能好的IntegrateNet为基础模型,根据稠密云杉粘连严重以及杂草背景干扰进行改进,首先使用自校正卷积(self-calibrated convolutions,SCConv)提高卷积感受野,增强模型对于不同尺寸云杉的适应能力。其次,在特征融合处应用十字交叉注意力机制(criss-cross attention,CCA)提高模型对上下文信息的提取能力。以平均计数准确率(mean counting accuracy,MCA)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和决定系数R2为评价指标。分析结果表明,改进IntegrateNet模型在181幅测试集上的平均计数准确率,平均绝对误差,均方根误差,决定系数分别达到98.32%,8.99株、13.79株和0.99,相较于TasselNetv3_lite、TasselNetv3_seg和IntegrateNet模型,平均计数准确率分别提升16.44、10.55和9.26个百分点,平均绝对误差分别降低25.62、10.45和6.99株,均方根误差分别降低48.25、13.84和12.52株。改进IntegrateNet模型能够有效提高稠密云杉的计数准确率,可为完善苗木数量统计系统提供算法基础。

关键词：无人机图像处理目标计数稠密云杉改进IntegrateNet

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竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

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农业机械学报 2018年第S1期49卷 393-400页

作者：郑一力赵燕东董玮尘兴灿李逸新北京林业大学工学院北京100083 北京林业大学城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2 500 nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进... 详细信息

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2 500 nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0. 838,均方根误差RMSE为0. 045 2,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。

关键词：竹叶片氮含量高光谱二元线性回归多元逐步回归偏最小二乘回归

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基于LSTM和GRU模型的森林物候预测研究

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Journal of Resources and Ecology 2023年第1期14卷 25-34页

作者：关鹏郑一力北京林业大学工学院北京100083 北京城乡生态环境实验室北京100083 国家林业局林业装备与自动化重点实验室北京100083

森林物候是研究气候与环境变化之间关联的重要参量。本研究将光学相机作为近地遥感卫星设备获取森林图像,计算出绝对绿度指数(GEI)数据,通过双逻辑斯蒂模型和归一化处理方法,拟合GEI数据物候季节变化曲线;引入LSTM和GRU深度学习模型对... 详细信息

森林物候是研究气候与环境变化之间关联的重要参量。本研究将光学相机作为近地遥感卫星设备获取森林图像,计算出绝对绿度指数(GEI)数据,通过双逻辑斯蒂模型和归一化处理方法,拟合GEI数据物候季节变化曲线;引入LSTM和GRU深度学习模型对物候数据进行训练和测试分析,并验证深度学习模型合理性和性能评估,最后预测GEI数据未来60天变化趋势。结果表明:在森林物候训练和预测方面,GRU与LSTM模型经直方图和自相关图验证,显示预测数据分布与真实数据趋势吻合,LSTM与GRU模型呈现的结果数据具有可行性且模型具有平稳性;LSTM模型与GRU模型的MSE、RMSE、MAE和MAPE差值分别为0.0014、0.013、0.008和5.26%,GRU模型的性能优于LSTM;LSTM与GRU模型对GEI数据未来60天预测,均表现出与上半年GEI数据变化趋势相符合的走势图;通过GRU和LSTM对GEI数据进行深度学习模型预测,实现LSTM和GRU深度学习模型在森林物候预测中的响应,同时验证了GRU性能优于LSTM模型,从而进一步揭示未来森林物候的生长和气候变化,为森林物候预测的应用提供理论依据。

关键词：森林物候绝对绿度指数 LSTM模型 GRU模型预测

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基于改进复合三角函数的伺服压力机轨迹规划研究

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农业机械学报 2023年第2期54卷 450-458页

作者：徐道春吕明青邵珠峰陈涵玉胡益玮王传英北京林业大学工学院北京100083 北京林业大学林业装备与自动化国家林草局重点实验室北京100083 清华大学摩擦学国家重点实验室北京100084 清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室北京100084 济南二机床集团有限公司济南250022

为使伺服压力机具有良好的拉深性能,需要对其轨迹进行合理规划。针对六连杆大型伺服压力机,构建一种主传动机构轨迹规划方法。基于库伦-粘性摩擦模型,建立主传动机构的高精度动力学模型。考虑冲压过程中的工艺约束和要求,提出基于复合... 详细信息

为使伺服压力机具有良好的拉深性能,需要对其轨迹进行合理规划。针对六连杆大型伺服压力机,构建一种主传动机构轨迹规划方法。基于库伦-粘性摩擦模型,建立主传动机构的高精度动力学模型。考虑冲压过程中的工艺约束和要求,提出基于复合三角函数的伺服电机加减速控制的改进模型。针对主传动机构的能耗和效率进行分析,以滑块运动的周期能耗和生产节拍为优化指标,通过线性加权的方式构造多目标优化函数,引入机械手送料时间、滑块最大速度、主动件角速度、伺服电机动态限和热极限等约束,采用遗传算法完成了多目标优化设计。结果显示:优化后,伺服压力机主传动机构在一个周期的能效提升4.54%,生产节拍时间减小3.23%,实现了良好的拉深工艺模式。

关键词：伺服压力机轨迹规划库伦-粘性摩擦模型加减速控制多目标优化

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